上周调一个产线缺陷检测模型，RT-DETR在标准COCO上跑得挺好，一上产线图像就掉点。问题出在数据分布上——产线图像光照不均、背景杂乱、目标尺度跨度大，通用的RandomFlip、Mosaic这些增强策略根本cover不住。今天聊聊我们团队折腾出来的领域自适应增强方案，专门治这种“实验室王者，产线青铜”的毛病。一、通用增强为什么不够用？先看个典型case：产线传送带上的零件，拍摄角度固定但反光严重，传统色彩抖动增强反而让反光区域过曝。更麻烦的是缺陷形态和背景纹理高度耦合，随机裁剪可能直接把关键缺陷特征裁掉。我们试过YOLOv8的增强组合，mAP在测试集上能到89%，产线实际画面一喂进去直接掉到72%。结论很明确：通用增强缺乏对目标领域先验知识的利用。二、自研自适应增强框架设计我们的核心思路是让增强策略动态适配输入图像的特征分布。框架包含三个模块：领域特征提取器、增强策略调度器、在线反馈单元。下面这段是策略调度器的核心代码：classDomainAwareAugment:def__init__